本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的音樂流派及中國傳統(tǒng)樂器識別分類研究

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【摘要】：近幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字音頻技術(shù)的發(fā)展,音樂信息檢索逐漸成為研究熱點。其中,對音樂流派進行有效的識別分類是一個重要的研究方向;此外,樂器的識別分類也是研究熱點方向之一,其中中國傳統(tǒng)樂器作為世界樂器的重要組成部分,也具有很大的研究價值,但對其研究較少。目前音樂信息檢索領(lǐng)域的識別分類系統(tǒng)主要先人工提取音樂特征,再用分類器訓(xùn)練建模,最后利用建好的模型對測試音樂樣本進行識別分類。但是目前在人工提取音樂特征方面遇到了瓶頸。因為不同的識別分類任務(wù)所需的音樂特征不同,甚至有時所需的音樂特征叫不出名字,所以人工提取音樂特征十分困難。而深度學(xué)習(xí)作為一種新的特征提取技術(shù),已在圖像處理、自然語言理解等領(lǐng)域取得了巨大成果,因此本文針對是否可以利用深度學(xué)習(xí)強大的特征提取能力發(fā)現(xiàn)更合適的音樂特征用于音樂流派和中國傳統(tǒng)樂器識別分類這一問題展開了研究。首先,本文介紹了人工提取的音樂特征以及經(jīng)典的分類方法,并概述了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、結(jié)構(gòu)以及常用模型,指出了本文采用深度置信網(wǎng)絡(luò)的原因。接著,本文研究了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的音樂流派識別分類算法,并對其進行了改進。先對各音樂流派信號預(yù)處理并提取梅爾多頻系數(shù),再將該特征作為深度置信網(wǎng)絡(luò)的輸入,并對網(wǎng)絡(luò)添加Dropout和動量來改進網(wǎng)絡(luò),然后不斷調(diào)參訓(xùn)練得到最佳網(wǎng)絡(luò)模型,最后利用得到的最佳模型對測試音樂進行流派預(yù)測。仿真實驗結(jié)果表明,使用改進的方法對GTZAN庫的十大音樂流派進行識別分類的準確率最高達75.8%,優(yōu)于現(xiàn)有經(jīng)典算法。最后,本文提出了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的中國傳統(tǒng)樂器識別分類算法,對各樂器音樂樣本預(yù)處理并提取梅爾頻率倒譜系數(shù),再將其輸入深度置信網(wǎng)絡(luò),然后調(diào)參訓(xùn)練,最后利用訓(xùn)練好的模型對測試樂器的種類進行預(yù)測。仿真實驗結(jié)果表明,使用該算法對本人建立的中國傳統(tǒng)樂器音樂庫的六種樂器進行識別分類的準確率最高達99.2%,同樣優(yōu)于現(xiàn)有經(jīng)典算法。因為樂器庫的音樂質(zhì)量較好且樂器的種類較少,故預(yù)測準確率明顯高于流派庫的預(yù)測準確率。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.3;TP18

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本文編號：1296995